Rehabilitation of COVID-19 Patients with Cognitive, Autonomic and Insomnia Disorders Using Medicinal Leech Therapy
Notice bibliographique
Résumé
New coronaNew coronavirus disease (COVID-19) pandemic is a historical and urgent issue worldwide. The long-term consequences of the disease are neurological disorders, which need further investigation in terms of treatment and prevention. Apart from the traditional medical approach, management of cognitive, autonomic and sleep complications may be rehabilitated using medicinal leeches. The purpose of this study is to compare the neurological condition of COVID-19 patients before and after hirudotherapy. This cross-sectional study was conducted from January to December 2021 at the medical centre of the Khoja Akhmet Yassawi International Kazakh-Turkish University. The research population consisted of 83 patients with mild and severe forms of COVID-19 (more than 6 months), who underwent medicinal leech therapy (MLT). MLT was applied to the patients on the 6th and 11th days and their assessment of cognitive, autonomic and sleep disorders were carried out. Statistical analysis was carried out using SPSS Statistics (version 20.0, IBM, USA). The results of studies indicate a progressive neurological deterioration in COVID-19 patients. Neuropsychological observations in patients taking a full course of MLT showed an objective improvement in their cognitive, autonomic and sleep disorders. In particular, the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), Insomnia Severity Index (ISI), Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Scale, Schulte Tables, Spielberger-Khanin Anxiety Scale (SKAS), Beck depression inventory (BDI), Study scheme to identify signs of autonomic disorders, Epworth Sleepiness Scale (ESS), Index of Severity of Sleep Disorders (ISSD) values improved after the MLT procedures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».